芝麻信用的數據狂歡：是算法圍城，還是信用解放？

近日，芝麻企業信用正式推出“中小商家經營畫像”產品，宣稱已覆蓋全國超5000萬商戶，基于阿里生態內的交易、物流、履約、評價等多維數據，構建出一套全新的商家信用與經營能力評估體系。這也意味著，中國的小微企業征信，正從過去依賴財務報表、銀行流水、抵押資產的“硬指標”時代，逐步邁入以行為數據、實時表現、生態信用為衡量標準的“軟實力”時代。

這也是螞蟻集團董事長井賢棟多次強調“數據賦能實業”戰略后的重要落地舉措，同時是芝麻信用負責人持續推進企業信用產品在金融與B2B場景滲透的關鍵一步。從貸款審批、供應鏈合作到商業決策，數據不再只是輔助工具，而正成為驅動商業信用的新貨幣。

然而，這張覆蓋全國商戶的“數據網”背后，是一場關于效率與公平、賦能與控制的深層博弈。盡管芝麻在數據維度、實時性、覆蓋廣度上優勢顯著，但其市場接受度仍高度依賴阿里系的生態背書與政策支持；盡管其試圖破解小微融資難題，但“數據依賴癥”“算法標簽化”等爭議也隨之浮出水面。

當整個社會從“憑抵押貸款”進入“憑數據授信”的新階段，芝麻一手搭建的“信用大廈”，究竟是普惠之橋，還是又一道數字鴻溝？數據真的能成為推動實體經濟高質量發展的新引擎嗎？

難以走出的平臺生態

就在傳統征信機構還在依賴企業報表、稅務數據等有限信息做評估時，芝麻企業信用走了一條不一樣的路：用生態內沉淀的海量行為數據，打了一場“不對稱的征信戰爭”。說白了，就是把用戶在平臺上的每一筆交易、每一次履約、每一條評價，都變成信用的注腳。

這套做法最核心的部分就是“經營畫像”和“風險預測”。芝麻的系統能實時追蹤商家的銷售動態、庫存周轉、客戶回頭率、售后糾紛等上百個指標，甚至結合行業和區域經濟數據做交叉分析。數據顯示，用了“經營畫像”的金融機構，對小企業的貸款審批通過率提高了22%，壞賬率還降了1.8個百分點。

不過，這種做法也引來了不少爭議。很多人質疑數據的公平性：為什么只有接入阿里生態的商家才能獲得更全面的信用評價？也有小商戶抱怨自己被“標簽化”困住，一旦因為短期經營波動被系統標記為“高風險”，就很難扭轉這個印象。更根本的問題是，數據越來越集中在平臺手中，是否形成了某種“數據壟斷”？算法的判斷標準是否隱藏著“算法歧視”？

此外，芝麻還面向銀行等機構輸出打包好的“風控模型”，用于貸款的審核、監控和管理，確實提高了傳統機構的效率。但對很多中小商家來說，這類服務的門檻并不低，數據接口的調用成本、技術對接的復雜度，都讓他們望而卻步。

結果就是，中小商家陷入了一個兩難選擇：是留在平臺里換取信用和便利，還是走出去保住自主性？一旦脫離平臺生態，他們就很難再獲得同等的信用支持，數據的依賴，正在悄悄重塑競爭的邊界。

賠本賺吆喝能持續多久？

芝麻信用雖然在幫助企業提升風控效率和精準營銷上效果不錯，但它的賺錢方式還比較單一，主要靠收取數據服務費和與金融機構合作分成來獲得收入。

在2024到2025年這段時間，為了開拓更多合作場景、搶占市場份額，芝麻在數據產品定價上用了“梯度優惠”和“場景捆綁”的策略，尤其在政務、農村金融這類普惠領域，很多時候甚至以低于成本的價格提供數據服務。同時，公司在技術上的投入也在持續加大，比如新建數據中臺、升級實時計算系統、布局邊緣節點等等，每年研發支出的增幅都超過30%。

這些投入雖然增強了產品競爭力和覆蓋面，但也明顯擠壓了利潤。根據螞蟻集團最近的業務披露，企業信用類業務增長雖然快，但還沒實現規模化盈利，毛利率也低于集團平均水平。盡管數據調用量、合作機構數量仍在快速上升，但單位數據帶來的收入并沒有同步增長。

在實際落地過程中，芝麻的“經營畫像”雖然能幫銀行識別潛在客戶，但也存在“過度依賴平臺數據”的風險，一旦商戶脫離阿里的生態，他們的信用評價可能就失效了。而對平臺來說，數據越用越精準，但也越用越封閉，一種數據的“閉環效應”正在形成。

說到底，雖然芝麻在風控和營銷方面表現突出，但盈利模式仍然依賴數據和金融機構合作，還沒形成多元化的變現路徑。部分合作機構直言“數據雖準，但成本不低”，說明芝麻在定價策略和客戶分層上仍有優化空間。而它是否真能有效降低中小微企業的融資成本，目前仍存在爭議。

走在鋼絲上的數據博弈

隨著“經營畫像”在金融、供應鏈等領域的應用越來越廣，商戶和機構對芝麻數據體系的依賴也在不斷加深。對商戶而言，雖然享受到了高效授信和精準合作帶來的便利，但也交出了大量經營數據的使用權和掌控權；而金融機構接入芝麻信用體系后，效率確實提高了，但自身的風控判斷能力也在不知不覺中被削弱，越來越依賴外部系統。

與此同時，數據主權和隱私保護問題日益突出，特別是在《數據安全法》和《個人信息保護法》落地之后，芝麻在數據的采集、處理和共享環節中，必須更加注重合法性和透明度。比如在“跨平臺數據融合”“用戶授權機制”和“數據留存周期”這些關鍵環節，一旦操作不當，很容易觸發法律風險和輿論質疑。

市場競爭也在不斷加劇。雖然芝麻在數據維度和實時性上依然領先，但騰訊的“微信企業信用”、京東的“企業金采”以及百度的“企業信用平臺”都在快速崛起。騰訊依托社交、支付和小程序生態，正在搭建另一套企業行為評估體系；京東則憑借自身在供應鏈和物流方面的數據積累，持續深耕B2B領域。據統計，2025年以來，騰訊企業信用已覆蓋超過3000萬商戶，京東的企業金融業務增速也超過80%，這些都對芝麻構成了實實在在的競爭壓力。

盡管芝麻方面多次強調“科技向善”和“數據普惠”，但平臺要在“數據效率”和“公平普惠”之間找到平衡并不容易。比如，為了提升模型的精準度，芝麻的數據資源會天然向高頻、高價值商戶傾斜，導致很多普通中小商戶在信用評估中處于弱勢；而算法的“馬太效應”也越來越明顯，信用好的企業更容易拿到資源，信用暫時不足的企業卻更難翻身。面對這些挑戰，芝麻還需持續優化產品和服務體系，以在效率與公平之間走得更穩。

行業意義與未來方向
芝麻企業信用推出“中小商家經營畫像”，可以說標志著中國小微企業征信正式邁入了“數據驅動”的新階段。從貸款審批到商業合作，從識別風險到優化經營，數據正在全面重塑我們定義企業信用的方式。

不過，數據用得越深，平臺就越需要在效率與倫理、開放與控制、增長與責任之間找到平衡。芝麻企業信用本身不缺數據底氣，技術能力也夠強，但當“精準風控”被質疑為“數據壟斷”，當“高效授信”反而加深了商戶對平臺的依賴，我們就得問一句：這場數據革命，到底有沒有真正推動可持續的信用普惠？這個問題，還需要市場來檢驗。

未來的企業征信競爭，已經不只是比誰數據多、算法強，更關鍵的是數據倫理能不能守住、生態能不能共建、行業能不能形成共識并實現可持續發展。芝麻如果能將自身的數據優勢，轉化為整個行業的基礎設施，真正構建起平臺、商戶與合作機構之間的可信循環，那才可能實現真正的“信用普惠”。否則，再熱鬧的數據狂歡，也可能只是另一座華麗的“算法圍城”，而非我們期待的“信用解放”。